Source: https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-4-argon/
Canonical: https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-4-argon/
Language: it

# Google: Gemini 4 Argon

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## [Google: Gemini 4 Argon](https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-4-argon/)

Gemini 4 Argon è il modello di ragionamento multimodale di Google per ingegneria del software, lavoro matematico e scientifico e agenti su più passaggi. Combina testo, immagini, audio, video e documenti in un contesto di 1.048.576 token e restituisce testo, con supporto pubblicato per chiamate a strumenti e output strutturato.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-4-argon/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/it/google-gemini-4-argon/#method-1)

Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

Gemini 4 Argon è un modello di ragionamento di Google per lavoro che combina un ampio insieme di evidenze con un obiettivo su più passaggi. Il suo intervallo pubblicato di input comprende testo, immagini, audio, video e file come PDF, mentre il risultato è testo. Questo permette a un’attività di riunire specifica, grafico, screenshot e materiale di supporto anziché affidarsi a un riepilogo scritto di ogni fonte.

#### Fornisci evidenze e un risultato da consegnare

Parti da una domanda chiara e dall’artefatto necessario alla fine. Un’attività software può chiedere un piano di modifica, componenti interessati e criteri di verifica. Un’attività matematica può chiedere una derivazione con ipotesi dichiarate. Un’attività documentale può chiedere un confronto che mantenga visibili le divergenze tra testo, tabelle e figure.

La finestra di contesto pubblicata è di 1.048.576 token. Usa questa capacità per mantenere insieme il materiale pertinente, con nomi dei documenti e confini delle sezioni che rendano i riferimenti inequivocabili. Raggruppa il materiale di supporto attorno alla domanda anziché inserire file estranei solo perché c’è spazio. Chiedi alla risposta di distinguere le evidenze fornite nell’attività dalle ipotesi introdotte durante l’analisi.

#### Ragionamento, strumenti e risultati strutturati

La configurazione di ragionamento pubblicata del modello è obbligatoria, con livelli di impegno low, medium e high e medium come valore predefinito dichiarato. Scegli un livello in base alla profondità del problema e definisci ciò che una risposta soddisfacente deve stabilire. Un breve confronto fattuale richiede criteri di verifica diversi da una modifica al codice che interessa più componenti.

Argon pubblica capacità di chiamata a strumenti e output strutturato guidato da schemi. Sono utili quando un’applicazione fornisce strumenti per recuperare ulteriori evidenze o necessita di un risultato analitico leggibile dalle macchine. Mantieni distinta l’attività degli strumenti proposta dal modello dall’applicazione che la esegue e conserva le osservazioni restituite prima di chiedere la decisione successiva. Per un risultato strutturato, definisci i campi previsti attorno alla decisione aziendale: risultati, riferimenti alle evidenze, ipotesi irrisolte e azione raccomandata.

#### Flussi di ingegneria e documenti

Per un’attività sul repository, fornisci codice sorgente pertinente, comportamento da conservare e verifiche che dovrebbero essere superate. Chiedi un piano di implementazione mirato o una revisione di una modifica concreta, poi valuta la proposta rispetto a quelle verifiche. Per un rapporto tecnico, presenta le osservazioni di base e chiedi una spiegazione che colleghi ogni conclusione al materiale di supporto.

Per documenti misti, includi tabelle e immagini che portano significato anziché sostituirle con una trascrizione incompleta. L’output del modello può consolidare questi input in un rapporto leggibile, un insieme di risultati estratti o un elenco di azioni. Input di immagini e audio sono evidenze per quel risultato testuale; non trasformano questa voce in un modello di generazione di immagini o parlato.

#### Pianificazione dell’output

La voce standard Argon e le FAQ della pagina del modello elencano un limite di generazione di 65.536 token. Specifica profondità e struttura attese della risposta prima di chiedere un risultato lungo. Conserva l’identificatore standard separatamente dalla voce etichettata batch, perché i budget di generazione pubblicati differiscono. Usa i limiti propri della variante selezionata quando dividi il lavoro in risposte.

- Ragionamento multimodale su testo, immagini, audio, video e documenti PDF, con output testuale.
- Contesto dichiarato di 1.048.576 token e limite standard di completamento di 65.536 token.
- Ragionamento obbligatorio con livelli di impegno low, medium e high.
- Chiamate a strumenti per flussi di lavoro a più passaggi controllati dall’applicazione.
- Output testuale strutturato guidato da uno schema.

- **Analisi delle modifiche a un repository** — File pertinenti, comportamento desiderato e criteri di verifica. Un piano di modifica o una revisione mirati al codice fornito.
- **Sintesi di documenti di tipi diversi** — Documenti, tabelle, grafici e una domanda di confronto precisa. Un rapporto testuale che conserva le prove alla base di ogni conclusione.
- **Indagine matematica** — L’enunciato di un problema, le ipotesi e la forma richiesta per la risposta. Una derivazione o un’analisi con passaggi verificabili.
- **Agente che utilizza strumenti** — Un obiettivo, strumenti controllati e le osservazioni restituite da quegli strumenti. Decisioni successive e ragionate verso un risultato definito.

- **Contesto** — Finestra di contesto dichiarata: 1.048.576 token.
- **Risposta standard** — Limite standard di completamento dichiarato: 65.536 token.
- **Ragionamento** — Il ragionamento è obbligatorio; i livelli di impegno dichiarati sono low, medium e high, con medium come valore predefinito.
- **Tipo di output** — Il risultato dichiarato è testo; gli input multimodali consentono di analizzare le prove fornite.

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-4-argon`

[`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/it/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=chat)

Google /`google/gemini-4-argon`

### Introduzione

Gemini 4 Argon è il modello di ragionamento multimodale di Google per ingegneria del software, lavoro matematico e scientifico e agenti su più passaggi. Combina testo, immagini, audio, video e documenti in un contesto di 1.048.576 token e restituisce testo, con supporto pubblicato per chiamate a strumenti e output strutturato.

Input accettati

Testo

Risultati

Testo

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`text`

Formato di output

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-4-argon | Predefinito— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale | Predefinito— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |

Combinazioni di materiali in input

**Testo** · Testo UTF8

`messages[].content`

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`required` | Contrattomodel, messages |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`messages` | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
| Parametro`file_material` | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
| Parametro`optional_controls` | Contrattostream |
| Parametro`control_scope` | ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false. |
| Parametro`output_modalities` | Contrattotext |
| Parametro`hosted_operations` | Contrattofalse |
| Parametro`multimodal_input_binding` | Contrattonull |

Alias del metodo: `/chat/completions`

Ciclo di vita: `synchronous_or_streamed`

Invia l’ID esatto del modello con messages.

La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.

Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.

### Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida

Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida

Modalità flex

Non specificato Quando è selezionata la modalità flex

Sforzo massimo di ragionamento

Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe della cache esplicita

Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita

#### Tariffe Ailoot

#### Prezzi per configurazione

| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
| --- | --- | --- |
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input **$0.008** / 1K token Output · Token in output **$0.04** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0.0004** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token |

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"google/gemini-4-argon","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="google/gemini-4-argon", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot Ultra** [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/it/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=chat)

#### Alias dei percorsi dei metodi

`/chat/completions`

#### ID di chiamata correlati

[`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/it/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-4-argon`

[`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/it/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages)

Google /`google/gemini-4-argon`

### Introduzione

Gemini 4 Argon è il modello di ragionamento multimodale di Google per ingegneria del software, lavoro matematico e scientifico e agenti su più passaggi. Combina testo, immagini, audio, video e documenti in un contesto di 1.048.576 token e restituisce testo, con supporto pubblicato per chiamate a strumenti e output strutturato.

Input accettati

Testo

Risultati

json · sse

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`json`, `sse`

Formato di output

JSON o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-4-argon | Predefinito— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |

Combinazioni di materiali in input

**Testo** · Testo UTF-8

`Stringa messages[].content`

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens |
| Parametro`optional_controls` | Contrattostream |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`text_file_material` | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |

Ciclo di vita: `synchronous_or_streamed`

### Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida

Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida

Modalità flex

Non specificato Quando è selezionata la modalità flex

Sforzo massimo di ragionamento

Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe della cache esplicita

Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita

#### Tariffe Ailoot

#### Prezzi per configurazione

| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
| --- | --- | --- |
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input **$0.008** / 1K token Output · Token in output **$0.04** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0.0004** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token |

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo

```json
{
  "model": "google/gemini-4-argon",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-4-argon', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-4-argon', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot Ultra** [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/it/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages)

#### Alias dei percorsi dei metodi

`/chat/completions`

#### ID di chiamata correlati

[`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/it/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages)

FAQ · Google: Gemini 4 Argon

Quali input e risultati sono disponibili?

`POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-4-argon`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-4-argon`: `text` → `json`, `sse`

Quali campi usa la richiesta?

`POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-4-argon`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `google/gemini-4-argon`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Quali limiti si applicano?

`POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-4-argon`: `messages.min_items`: `1`

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Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.


## Disponibile tramite Ailoot API

`gemini-4-argon` · Ultra

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`text`

Contesto

983.040 *token*

Risposta massima

65.536 *token*

Input

0,008 USD */ 1K*

Output

0,04 USD */ 1K*

Lettura dalla cache

0,0004 USD */ 1K*

Scrittura nella cache

0,00075 USD */ 1K*

Scrittura nella cache, 5 min

0,00075 USD */ 1K tokens*

`gemini-4-argon` · Ultra

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`text`

Contesto

983.040 *token*

Risposta massima

65.536 *token*

Input

0,008 USD */ 1K*

Output

0,04 USD */ 1K*

Lettura dalla cache

0,0004 USD */ 1K*

Scrittura nella cache

0,00075 USD */ 1K*

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`gemini-4-argon` · Ultra

Tipi di input

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Tipi di output

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Contesto

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Risposta massima

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Input

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Output

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